操作环境： MATLAB 2022a 1、算法描述 第一部分：基本概念与系统设置 方向到达估计（Direction of Arrival, DOA）是信号处理中一项重要的技术，主要用于确定信号的到达方向。这种技术在雷达、无线通信和声纳等领域中有广泛的应用。DOA估计的核心目的是从接收到的信号中提取出信号源的位置信息。 在基于网格搜索的最大似然估计（Maximum Likelihood E

机器学习中的MLE、MAP、贝叶斯估计 - 李文哲的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/37215276 上面这篇文章对所提到的三种方法做了清晰的对比。总结图： 另外文中总结：几点重要的Take-aways： 每一个模型定义了一个假设空间，一般假设空间都包含无穷的可行解；MLE不考虑先验（prior)，MAP和贝叶斯估计则考虑先验（prior）；ML

极大似然估计（MLE）和贝叶斯估计（MAP） 标签（空格分隔）：机器学习笔记 极大似然估计与贝叶斯估计是统计中两种对模型的参数确定的方法，两种参数估计方法使用不同的思想。 前者来自于频率派，认为参数是固定的，我们要做的事情就是根据已经掌握的数据来估计这个参数（上帝眼中参数 θ \theta早已经固定了，带入 xi x_i样本来求 θ \theta，根据样本来求 θ \theta，最大的

本文假设大家都知道什么叫条件概率了（P(A|B)表示在B事件发生的情况下，A事件发生的概率）。 先验概率和后验概率 教科书上的解释总是太绕了。其实举个例子大家就明白这两个东西了。 假设我们出门堵车的可能因素有两个（就是假设而已，别当真）：车辆太多和交通事故。 堵车的概率就是先验概率 。 那么如果我们出门之前我们听到新闻说今天路上出了个交通事故，那么我们想算一下堵车的概率，这个就叫

参数估计：给定一个数据集，我们希望用一个给定的分布去拟合该数据集的分布，确定该分布的参数的过程就是参数估计。例如，我们用二项分布去拟合多次投掷硬币的情况，计算该二项分布的最优参数（出现正面的概率 θ \theta θ）就是参数估计。 下面，我们介绍在机器学习中常用的参数估计：极大似然估计 (Maximum Likelihood Estimation, MLE)，最大后验概率估计 (Maximu

前言 在数据分析和机器学习中，估计是一个很重要的内容，这里着重介绍下极大似然估计与极大后验估计。 最大似然估计(MLE)     最大似然估计是模型已定，参数未定时的一种估计方法。比如说对于抛硬币而言，模型已定，可以看做是多个伯努利实验，我们所不知道的是这个硬币正面朝上的概率 p p，所以我们的任务就是估计pp的值。极大似然估计的思想是，对于已经给定的一些观测数据，参数 p p的取值应使得取

文章目录 1. 期望（Expectation）2. 极大似然估计（Maximum Likelihood Estimate，MLE）3. 最大方差估计（Expectation-Maximum，EM）对于第2步的解释对于第3步的解释对于第4步的解释 1. 期望（Expectation） 顾名思义，最大期望算法就是让某个函数的期望最大化从而得到最优参数，首先我们先要了解期望的公式：

最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation），是一种统计方法，它用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数。最大似然估计中采样需满足一个很重要的假设，就是所有的采样都是独立同分布的。 一、最大似然估计法的基本思想 　　最大似然估计法的思想很简单：在已经得到试验结果的情况下，我们应该寻找使这个结果出现的可能性最大的那个  作为真  的估计。

小编有幸参加到以色列理工的暑期交流项目中，并选择了《机器学习导论》这门经典课程，进行再次学习并回顾知识点查缺补漏； 既然是作为导论，国外的课程和国内的课程的区别在哪里？我觉得很重要的两点是：逻辑性和学习性。 很多在国外交流过的同学，或者看过国外大学视频的同学应该都有一些体会，逻辑性在于课程如何引入很重要；主要是通过一两句简单的概述，让学生明白这门课最基础的内容和最实用的应用，然后逐步递推，从e